擴充轉移網路
擴充轉移網路
自然語言自動處理的一種方法。1970年美國人工智慧專家W.A.伍茲提出，簡稱 ATN。它採用狀態圖來控制自然語言的分析過程。每幅狀態圖相當於一個網路，由狀態和邊構成，在狀態圖的各條邊上，可以註明所分析的詞，或片語類型符號（如名詞片語注為NP，介詞片語注為PP）。每一個片語類型符號又可以作為一個子網路的開頭，因而當採用擴充轉移網路來分析自然語言的句子時，如果分析到某一片語類型符號，就可以轉移到相應的子網路，如果處理結束或處理失敗，可再回到原來的網路繼續進行分析，直到分析完整個句子為止。
目錄
例如，用下面的擴充轉移網路來分析英語句子，它由網路S及子網路NP和PP構成。圖中 S表示句子，NP表示名詞片語，PP表示介詞片語,〈Det〉表示限定詞，〈Prep〉表示介詞,〈Adj〉表示形容詞，〈Noun〉表示名詞，最後狀態標以qf，用雙圈表示。
如果輸入的句子是The little boy in the swimsuit kicked the red ball（那個穿游泳衣的小男孩踢了這個紅色的球），下面的擴充轉移網路將按如下的順序來進行分析：
NP：the little boy in the swimsuit
PP：in the swimsuit
NP：the swimsuit
〈Verb〉：Kicked
NP：the red ball網路中從 S出發，掃描到NP，由於NP是子網路的開頭，於是，控制進入NP子網路進行處理；當掃描完the little boy后，遇到了介詞片語in the swimsuit，於是，控制又進入PP的子網路進行處理，然後依次掃描〈Prep〉即in，NP即the swimsuit，最後控制回到網路 S，進入狀態q1，掃描動詞kicked，然後進入狀態q2,以同樣程序掃描名詞片語NP,處理完這個名詞片語，即進入網路S中的最後狀態qf，句子分析完畢。在分析過程中，擴充轉移網路同時造出了如樹形圖，來表示這個句子的結構。
根據這一結構來解釋語義，便可求得對自然語言的理解。
擴充轉移網路
擴充轉移網路在人機對話和機器翻譯的研究中得到了廣泛的應用，許多自然語言信息處理的專用軟體都是根據擴充轉移網路的原理設計的。
